EDA: SiMWiSense: Simultaneous Multi-Subject Activity Classification Through Wi-Fi Signals¶

  • Dataport: https://ieee-dataport.org/documents/dataset-simultaneous-multi-subject-activity-classification-through-wi-fi-signals

Equipe: Nobuko e Diogo

Novidades em Maio/2025

  1. Nomes das atividades no SiMWisense e Beamsense.
  2. Entendendo melhor os dados do conjunto Coarse
  3. Valores min, max por subportadora
  4. Bias do dataset
  5. Plotando TSNE do dataset

Abril/2025 Resumo do notebook

  1. Introdução
  2. Arquivos PCAP (dado bruto)
  3. Extração do CSI dos PCAP
  4. Divisão das matrizes em slots e batches
  5. Criando CSVs
  6. Exemplos das amostras

1. Introdução¶

Em contraste com a maioria dos datasets de Wi-Fi sensing que se concentram na classificação de atividades de um único indivíduo por vez, este dataset foi desenvolvido a partir de uma de coleta com três indivíduos executando simultaneamente 20 atividades diferentes. A coleta foi realizada com o uso de múltiplos monitores de CSI, em 3 2 ambientes distintos: (Sala de aula, escritório e cozinha).

A base da coleta é o uso do Channel State Information (CSI) — uma métrica da camada física do Wi-Fi, utilizada em estimativas e equalizações de canal. O CSI é altamente sensível a alterações no ambiente físico, sendo capaz de capturar variações provocadas por qualquer entidade presente entre o transmissor e o receptor.

Resumo das características do dataset:

  • Número de indivíduos: 3.
  • Tipo de atividades: 20 atividades distintas realizadas simultaneamente.
  • Ambientes: 3 2 (Sala de aula, escritório e cozinha)
  • Dispositivos utilizados: 3 monitores de CSI e 1 Access Point (AP)

Hardware utilizado:

  • 1 Netgear Nighthawk X4S AC2600 (Access Point) IEEE 802.11ac Wifi5
  • 3 Asus RT-AC86U (monitores) IEEE 802.11ac Wifi5 com firmware alterado para captura
  • Firmware para captura: Nexmon (também disponível no Raspiberry Pi B3+/B4)

Cenário dos experimentos

+--------------------------------------------------+
|    [M1]              [M2]               [M3]     |
|                                                  |
| /--------\        /--------\         /--------\  |
| | Zona 1 |        | Zona 2 |         | Zona 3 |  |
| \--------/        \--------/         \--------/  |
|                                                  |
|                                                  |
|                                                  |
|                                                  |
|                      (AP)                        |
|                        🔵                        |
+--------------------------------------------------+

Tipos de teste No README do repositório, os testes são descritos da seguinte forma:

Teste Descrição
Proximity Test Resolve o problema da classificação simultânea de múltiplos sujeitos, utilizando o CSI do dispositivo mais próximo. Experimentalmente, é comprovado que a melhor acurácia é obtida com o transceptor mais próximo do sujeito.
Coarse Detection Propõe uma detecção descentralizada para múltiplos sujeitos, atribuindo um modelo de aprendizado a cada dispositivo para identificar o sujeito mais próximo. Refere-se à identificação do sujeito (subject identification).
Fine-Grained Detection Após a identificação do sujeito, um segundo modelo de deep learning é usado para classificar as atividades de forma mais precisa.

O que não tem:

  • O dataset não tem os dados do ambiente da cozinha.
  • Os vídeos capturados para gerar o ground truth também não estão no dataset.

Descrição das 20 atividades (no SiWiSense):

  1. push forward,
  2. rotate,
  3. hands up and down,
  4. waive,
  5. brush,
  6. clap,
  7. sit,
  8. eat,
  9. drink,
  10. kick,
  11. bend forward,
  12. wash hands,
  13. call,
  14. browsing phone,
  15. check wrist,
  16. read,
  17. waive while sitting,
  18. writing,
  19. side bend,
  20. standing

Descrição das 20 atividades (no Beamsense):

  1. jogging
  2. clapping
  3. push forward,
  4. boxing,
  5. writing,
  6. brushing teeth,
  7. rotating,
  8. standing,
  9. eating,
  10. reading a book,
  11. waiving,
  12. walking,
  13. browsing phone,
  14. drinking, hands-up-down,
  15. phone call,
  16. side bend,
  17. check the wrist (watch),
  18. washing hands,
  19. browsing laptop.

2. Arquivos PCAP (dado bruto)¶

O repositório disponibiliza um arquivo .zip com aproximadamente 191 GB de dados. Esse arquivo é composto principalmente por múltiplos arquivos PCAP, contendo capturas de tráfego de rede. Além dos PCAPs, o .zip inclui diversos arquivos placeholder. O download completo levou cerca de 2 horas.

Focando nas pastas com PCAPs temos o seguninte:

Data
├── [proximity, coarse, fine_grained]   → São os 3 testes.
├──── [Classroom, Office]               → O lugar onde foi realizada a coleta.
├────── 80MHz/3mo                       → largura de banda e quantidade de monitores.
├──────── [m1, m2, m3]                  → medicões de cada monitor.
├────────── CSI_pcap                    → onde estão os arquivos .pcap.
├────────────[A,B,C,...].pcap           → o nome do arquivo já indica a atividade.
In [4]:
!find ../Data -type d -name CSI_pcap | while read dir; do     count=$(find "$dir" -maxdepth 1 -name '*.pcap' | wc -l);     total_bytes=$(find "$dir" -maxdepth 1 -name '*.pcap' -exec du -bc {} + | grep total$ | awk '{print $1}');     if [ "$count" -gt 0 ]; then         avg_bytes=$((total_bytes / count));         avg_human=$(numfmt --to=iec --suffix=B "$avg_bytes");         total_human=$(numfmt --to=iec --suffix=B "$total_bytes");     else         avg_human="N/A";         total_human="0B";     fi;     BLUE='\033[1;34m';     GREEN='\033[1;32m';     YELLOW='\033[1;33m';     MAGENTA='\033[1;35m';     NC='\033[0m' ;     echo -e "${BLUE}$dir${NC} -> ${GREEN}$count arquivos${NC}, ${YELLOW}Total: $total_human${NC}, ${MAGENTA}Média: $avg_human${NC}"; done

../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m2/CSI_pcap -> 4 arquivos, Total: 1,7GB, Média: 421MB
../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m3/CSI_pcap -> 4 arquivos, Total: 1,7GB, Média: 423MB
../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap -> 4 arquivos, Total: 1,7GB, Média: 420MB
../Data/coarse/Office/80MHz/3mo/m2/CSI_pcap -> 4 arquivos, Total: 1,8GB, Média: 458MB
../Data/coarse/Office/80MHz/3mo/m3/CSI_pcap -> 4 arquivos, Total: 1,7GB, Média: 428MB
../Data/coarse/Office/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap -> 4 arquivos, Total: 1,7GB, Média: 432MB
../Data/proximity/Classroom/80MHz/3mo/m2/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 14GB, Média: 704MB
../Data/proximity/Classroom/80MHz/3mo/m3/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 15GB, Média: 727MB
../Data/proximity/Classroom/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 14GB, Média: 710MB
../Data/proximity/Office/80MHz/3mo/m2/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 23GB, Média: 1,2GB
../Data/proximity/Office/80MHz/3mo/m3/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 22GB, Média: 1,1GB
../Data/proximity/Office/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 22GB, Média: 1,1GB
../Data/fine_grained/Classroom/80MHz/3mo/m2/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 14GB, Média: 704MB
../Data/fine_grained/Classroom/80MHz/3mo/m3/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 15GB, Média: 727MB
../Data/fine_grained/Classroom/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 14GB, Média: 710MB
../Data/fine_grained/Office/80MHz/3mo/m2/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 23GB, Média: 1,2GB
../Data/fine_grained/Office/80MHz/3mo/m3/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 22GB, Média: 1,1GB
../Data/fine_grained/Office/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap -> 20 arquivos, Total: 22GB, Média: 1,1GB

Observações¶

  • Nos testes proximity e fine_grained, há 20 arquivos PCAP nomeados de A.pcap a T.pcap. (20 atividades)
  • No teste coarse, existem apenas 4 arquivos PCAP (A.pcap a D.pcap), o que sugere que o modelo de identificação dos indivíduos não precisou ser treinado com todas as atividades.
  • O tamanho dos arquivos PCAP varia entre os testes, o que possivelmente reflete diferenças no tempo de captura dos dados.
  • No total são 264 arquivos PCAP.
    • 120 proximity
    • 24 coarse
    • 129 fine_grained
In [1]:
# Setup
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import h5py
import scipy.io
import string

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.animation as animation
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns


from scapy.all import RawPcapReader
from datetime import datetime
from pathlib import Path
from tqdm import tqdm
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
In [6]:
# Função para resumir arquivos PCAP
def summarize_pcap(file_path, verbose=False):
  file_size_bytes = os.path.getsize(file_path)
  reader = RawPcapReader(file_path)
    
  num_packets = 0
  start_time = None
  end_time = None

  for pkt_data, pkt_metadata in reader:
    ts = pkt_metadata.sec + pkt_metadata.usec / 1_000_000
    if start_time is None:
      start_time = ts
    end_time = ts
    num_packets += 1

  reader.close()

  start_dt = datetime.fromtimestamp(start_time)
  end_dt = datetime.fromtimestamp(end_time)
  duration = end_time - start_time
  file_size_mb = file_size_bytes / (1024 * 1024)    # Convert bytes to megabytes

  if verbose:
    print("📄 PCAP Summary:")
    print(f"- Number of packets: {num_packets}")
    print(f"- Start time       : {start_dt}")
    print(f"- End time         : {end_dt}")
    print(f"- Duration         : {duration:.6f} seconds")
    print(f"- File size        : {file_size_mb:.2f} MB")

  return (num_packets, start_dt, end_dt, duration, file_size_mb)

# Exemplo de uso
file_path = "../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m2/CSI_pcap/A.pcap" 
num_packets, start_dt, end_dt, duration, file_size_mb = summarize_pcap(file_path, verbose=True)

📄 PCAP Summary:
- Number of packets: 400604
- Start time       : 2018-05-05 04:41:20.467729
- End time         : 2018-05-05 04:46:30.719364
- Duration         : 310.251635 seconds
- File size        : 420.25 MB
In [7]:
# Extraindo resumo de todos os arquivos PCAP
# Salvando os resultados em um dicionário df.to_csv('SAIDAS/01-pcap_summary.csv', index=False)
def summarize_all_pcaps(output_file='SAIDAS/01-pcap_summary.csv'):
  if os.path.exists(output_file):
    return pd.read_csv('SAIDAS/01-pcap_summary.csv')
  else:
    df_proto = {
        'file_path': [],
        'num_packets': [],
        'start_time': [],
        'end_time': [],
        'duration': [],
        'file_size_mb': []
    }

    file_paths = Path('../Data').rglob('*.pcap')

    for file_path in tqdm(sorted(file_paths)):
      file_path = str(file_path)
      num_packets, start_dt, end_dt, duration, file_size_mb  = summarize_pcap(file_path)
      df_proto['file_path'].append(file_path)
      df_proto['num_packets'].append(num_packets)
      df_proto['start_time'].append(start_dt)
      df_proto['end_time'].append(end_dt)
      df_proto['duration'].append(duration)
      df_proto['file_size_mb'].append(file_size_mb)   

    return pd.DataFrame(df_proto).to_csv('SAIDAS/01-pcap_summary.csv', index=False)
In [8]:
pcap_summary = summarize_all_pcaps()
pcap_summary.head()
Out[8]:
file_path num_packets start_time end_time duration file_size_mb test environment monitor activity
0 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap... 397780 2018-05-05 04:08:53.974579 2018-05-05 04:14:04.204180 310.229601 417.287849 coarse Classroom m1 A
1 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap... 390882 2018-05-05 04:17:39.777768 2018-05-05 04:22:50.032895 310.255127 410.051559 coarse Classroom m1 B
2 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap... 402670 2018-05-05 04:33:40.558963 2018-05-05 04:38:50.808146 310.249183 422.417664 coarse Classroom m1 C
3 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/CSI_pcap... 409930 2018-05-05 04:25:53.864638 2018-05-05 04:31:04.118338 310.253700 430.033707 coarse Classroom m1 D
4 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m2/CSI_pcap... 400604 2018-05-05 04:41:20.467729 2018-05-05 04:46:30.719364 310.251635 420.250343 coarse Classroom m2 A
In [9]:
# Resumo dos arquivos PCAP
print(f'Total de arquivos PCAP: {len(pcap_summary)} ({pcap_summary["file_size_mb"].sum():.2f} MB)')
print()

print(f'Total de pacotes: {pcap_summary["num_packets"].sum()} ({pcap_summary["duration"].sum()/60:.2f} minutos)')
print()

print(f'Início da captura: {pcap_summary["start_time"].min()}')
print(f'   Fim da captura: {pcap_summary["end_time"].max()}')

Total de arquivos PCAP: 264 (229664.58 MB)

Total de pacotes: 218927963 (3420.30 minutos)

Início da captura: 2018-05-05 02:18:01.914463
   Fim da captura: 2018-05-05 13:48:44.733418
In [10]:
def plot_duration_by_activity_and_test(df):
  plt.figure(figsize=(12, 6))
  sns.barplot(x='activity', y='duration', hue='test', data=df, estimator='mean')
  plt.xticks(rotation=45)
  plt.title('Mean Duration by Activity and Test')
  plt.xlabel('Activity')
  plt.ylabel('Mean Duration')
  plt.tight_layout()
  plt.gca().yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda x, _: f"{int(x // 60)}' {int(x % 60)}''"))

plot_duration_by_activity_and_test(pcap_summary)
No description has been provided for this image

Esclarecendo a diferença no dataset Coarse¶

É o modelo utilizado para identificar a pessoa.

Aqui as classes são:

  • A - Pessoa 1
  • B - Pessoa 2
  • C - Pessoa 3
  • D - Sem atividade

3. Extração do CSI dos arquivos PCAP¶

O primeiro passo do pré-processamento é a extração a informação de CSI dos arquivos PCAP.

A extração é realizada executando o script CSI_extractor_SimWiSense.m, localizado no diretório SiMWiSense/Matlab_code/.

Antes de rodar o script, é necessário alterar o campo Test="xxxx" para o nome do teste desejado. Para extrair os dados de todos os três testes do conjunto, é necessário executar o script separadamente para:

  • Test="proximity"
  • Test="coarse"
  • Test="fine_grained"

Pontos Importantes¶

  • CSI (Channel State Information) refere-se às informações do estado do canal, fundamentais para estimativas e equalizações no Wi-Fi.

  • Cada amostra de CSI contém dois valores (amplitude e fase) para cada subportadora. No código, esses valores são representados como números complexos.

  • A modulação Wi-Fi (no padrão utilizado) divide o sinal em subportadoras ortogonais. Para o canal de 80 MHz de largura de banda, temos 256 subportadoras no total.

  • Entretanto, apenas as subportadoras efetivamente usadas para transmissão de dados são consideradas. No código, são selecionadas 242 subportadoras (da 7 à 128 e da 132 à 251), descartando subportadoras do tipo null e guard.

  • Portanto, cada amostra de CSI em um instante **t contém 242 números complexos**.

  • A quantidade de amostras extraídas de um PCAP está relacionada ao número de pacotes capturados (isto é, à duração da gravação).

  • Como visto anteriormente, temos 264 arquivos PCAP no total, e este processo irá gerar exatamente 264 arquivos .mat, contendo as extrações de CSI em formato de matrizes do MATLAB.

  • Os arquivos .mat gerados são ainda maiores do que os arquivos PCAP originais.

  • O código de extração filtra pacotes com base no chip de Wi-Fi utilizado. A maneira de extrair depende do chip. Para extrair o CSI de dentro dos pacotes, é utilizada uma função em C chamada unpack_float_acphy, vem de um exemplo do NexMon.

In [2]:
def summarize_mat_files(output_file='SAIDAS/02-mat_summary.csv'):
  if os.path.exists(output_file):
    return pd.read_csv('SAIDAS/02-mat_summary.csv')
  else:

    def getMinMax(mat_file_path):
      with h5py.File(mat_file_path, 'r') as f:
        csi_data = f['csi'][:]
        real = csi_data['real']
        imag = csi_data['imag']

        min_real = np.min(real)
        max_real = np.max(real)
        min_imag = np.min(imag)
        max_imag = np.max(imag)

        min_real_subcarriers = np.min(real, axis=1)
        max_real_subcarriers = np.max(real, axis=1)
        min_imag_subcarriers = np.min(imag, axis=1)
        max_imag_subcarriers = np.max(imag, axis=1)

        return min_real, max_real, min_imag, max_imag, csi_data.shape[0], csi_data.shape[1], min_real_subcarriers, max_real_subcarriers, min_imag_subcarriers, max_imag_subcarriers
      
    df_proto = {
      'file_path': [],
      'min_real': [],
      'max_real': [],
      'min_imag': [],
      'max_imag': [],
      'shape0': [],
      'shape1': []
    }

    for i in range(1, 243):
      df_proto[f'min_real_subcarrier_{i}'] = []
      df_proto[f'max_real_subcarrier_{i}'] = []
      df_proto[f'min_imag_subcarrier_{i}'] = []
      df_proto[f'max_imag_subcarrier_{i}'] = []

    file_paths = Path('../Data').rglob('*.mat')
    file_paths = [p for p in Path('../Data').rglob('*.mat') if 'Slot' not in str(p)]

    for file_path in tqdm(sorted(file_paths)):
      file_path = str(file_path)
      min_real, max_real, min_imag, max_imag, shape0, shape1, min_real_subcarriers, max_real_subcarriers, min_imag_subcarriers, max_imag_subcarriers = getMinMax(file_path)
      df_proto['file_path'].append(file_path)
      df_proto['min_real'].append(min_real)
      df_proto['max_real'].append(max_real)
      df_proto['min_imag'].append(min_imag)
      df_proto['max_imag'].append(max_imag)
      df_proto['shape0'].append(shape0)
      df_proto['shape1'].append(shape1)

      for i in range(1,243):
        df_proto[f'min_real_subcarrier_{i}'].append(min_real_subcarriers[i-1])
        df_proto[f'max_real_subcarrier_{i}'].append(max_real_subcarriers[i-1])
        df_proto[f'min_imag_subcarrier_{i}'].append(min_imag_subcarriers[i-1])
        df_proto[f'max_imag_subcarrier_{i}'].append(max_imag_subcarriers[i-1])

    df = pd.DataFrame(df_proto)
    df.to_csv('SAIDAS/02-mat_summary.csv', index=False)
    return df

mat_summary = summarize_mat_files()
mat_summary.head()
Out[2]:
file_path min_real max_real min_imag max_imag shape0 shape1 min_real_subcarrier_1 max_real_subcarrier_1 min_imag_subcarrier_1 ... min_imag_subcarrier_240 max_imag_subcarrier_240 min_real_subcarrier_241 max_real_subcarrier_241 min_imag_subcarrier_241 max_imag_subcarrier_241 min_real_subcarrier_242 max_real_subcarrier_242 min_imag_subcarrier_242 max_imag_subcarrier_242
0 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/A/A.mat -2046.0 2037.0 -2032.0 2043.0 242 397780 -1883.0 1818.0 -1816.0 ... -1005.0 1020.0 -1113.0 1108.0 -1115.0 1095.0 -1169.0 1186.0 -1182.0 1178.0
1 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/B/B.mat -2047.0 2046.0 -2046.0 2047.0 242 390882 -1741.0 1770.0 -1811.0 ... -1805.0 1826.0 -1432.0 1226.0 -1919.0 1917.0 -1739.0 1409.0 -1996.0 1987.0
2 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/C/C.mat -2047.0 2047.0 -2047.0 2047.0 242 402670 -1880.0 1919.0 -1523.0 ... -1660.0 1601.0 -1549.0 1571.0 -1495.0 1525.0 -1376.0 1411.0 -1379.0 1402.0
3 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/D/D.mat -2046.0 2047.0 -2046.0 2047.0 242 409930 -1559.0 1801.0 -1484.0 ... -772.0 752.0 -741.0 677.0 -691.0 625.0 -634.0 552.0 -588.0 514.0
4 ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m2/A/A.mat -2047.0 2047.0 -2047.0 2047.0 242 400604 -1721.0 1329.0 -1325.0 ... -1424.0 1465.0 -1529.0 1427.0 -1422.0 1481.0 -1545.0 1446.0 -1453.0 1471.0

5 rows × 975 columns

In [12]:
print(f'Total de arquivos MAT: {len(mat_summary)}')
print(f'Total de amostras: {mat_summary["shape1"].sum()}')
print(f'Total de subportadoras: {mat_summary["shape0"].max()}')
print()
print('Valores mínimos e máximos:')
print(f'Real: [{mat_summary["min_real"].min()}, {mat_summary["max_real"].max()}]')
print(f'Iaginário [{mat_summary["min_imag"].min()}, {mat_summary["max_imag"].max()}]')

Total de arquivos MAT: 264
Total de amostras: 218927963
Total de subportadoras: 242

Valores mínimos e máximos:
Real: [-2047.0, 2047.0]
Iaginário [-2047.0, 2047.0]
In [13]:
min_real = []
max_real = []
min_imag = []
max_imag = []

print('Valores mínimos e máximos para cada subportadora:')
for subcarrier in range(1, 243):
  print(f'Subportadora {subcarrier:3}:  Real: [{mat_summary[f"min_real_subcarrier_{subcarrier}"].min():4}, {mat_summary[f"max_real_subcarrier_{subcarrier}"].max()}]  Imaginário [{mat_summary[f"min_imag_subcarrier_{subcarrier}"].min()}, {mat_summary[f"max_imag_subcarrier_{subcarrier}"].max()}]')
  min_real.append(mat_summary[f'min_real_subcarrier_{subcarrier}'].min())
  max_real.append(mat_summary[f'max_real_subcarrier_{subcarrier}'].max()) 
  min_imag.append(mat_summary[f'min_imag_subcarrier_{subcarrier}'].min())
  max_imag.append(mat_summary[f'max_imag_subcarrier_{subcarrier}'].max())

Valores mínimos e máximos para cada subportadora:
Subportadora   1:  Real: [-2045.0, 2047.0]  Imaginário [-2045.0, 2047.0]
Subportadora   2:  Real: [-2046.0, 2031.0]  Imaginário [-2040.0, 2038.0]
Subportadora   3:  Real: [-2047.0, 2031.0]  Imaginário [-2046.0, 2042.0]
Subportadora   4:  Real: [-2038.0, 2047.0]  Imaginário [-2041.0, 2034.0]
Subportadora   5:  Real: [-2046.0, 2046.0]  Imaginário [-2044.0, 2047.0]
Subportadora   6:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora   7:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora   8:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora   9:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  10:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  11:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  12:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  13:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  14:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  15:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  16:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  17:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  18:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2046.0]
Subportadora  19:  Real: [-2044.0, 2041.0]  Imaginário [-2044.0, 2046.0]
Subportadora  20:  Real: [-2043.0, 2043.0]  Imaginário [-2038.0, 2039.0]
Subportadora  21:  Real: [-2046.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  22:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  23:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  24:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  25:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  26:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  27:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  28:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  29:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  30:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  31:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  32:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  33:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  34:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  35:  Real: [-2047.0, 2042.0]  Imaginário [-2045.0, 2047.0]
Subportadora  36:  Real: [-2045.0, 2042.0]  Imaginário [-2044.0, 2046.0]
Subportadora  37:  Real: [-2041.0, 2045.0]  Imaginário [-2045.0, 2046.0]
Subportadora  38:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  39:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  40:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  41:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  42:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  43:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  44:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  45:  Real: [-2047.0, 2046.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  46:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  47:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2046.0, 2047.0]
Subportadora  48:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  49:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  50:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  51:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  52:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  53:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  54:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  55:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  56:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  57:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  58:  Real: [-2047.0, 2046.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  59:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  60:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  61:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  62:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  63:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  64:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  65:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  66:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  67:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  68:  Real: [-2046.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  69:  Real: [-2044.0, 2045.0]  Imaginário [-2046.0, 2046.0]
Subportadora  70:  Real: [-2041.0, 2034.0]  Imaginário [-2039.0, 2044.0]
Subportadora  71:  Real: [-2029.0, 2033.0]  Imaginário [-2035.0, 2047.0]
Subportadora  72:  Real: [-2038.0, 2030.0]  Imaginário [-2032.0, 2043.0]
Subportadora  73:  Real: [-2037.0, 2043.0]  Imaginário [-2046.0, 2042.0]
Subportadora  74:  Real: [-2041.0, 2046.0]  Imaginário [-2047.0, 2041.0]
Subportadora  75:  Real: [-2044.0, 2045.0]  Imaginário [-2046.0, 2046.0]
Subportadora  76:  Real: [-2046.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  77:  Real: [-2046.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  78:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2045.0, 2046.0]
Subportadora  79:  Real: [-2046.0, 2046.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora  80:  Real: [-2042.0, 2040.0]  Imaginário [-2043.0, 2042.0]
Subportadora  81:  Real: [-2043.0, 2031.0]  Imaginário [-2023.0, 2028.0]
Subportadora  82:  Real: [-2007.0, 2002.0]  Imaginário [-2042.0, 2011.0]
Subportadora  83:  Real: [-1974.0, 1979.0]  Imaginário [-2021.0, 2028.0]
Subportadora  84:  Real: [-1924.0, 1935.0]  Imaginário [-2014.0, 2016.0]
Subportadora  85:  Real: [-1868.0, 1930.0]  Imaginário [-1951.0, 1930.0]
Subportadora  86:  Real: [-1782.0, 1884.0]  Imaginário [-1878.0, 1863.0]
Subportadora  87:  Real: [-1716.0, 1750.0]  Imaginário [-1885.0, 1876.0]
Subportadora  88:  Real: [-1715.0, 1679.0]  Imaginário [-1884.0, 1758.0]
Subportadora  89:  Real: [-1661.0, 1675.0]  Imaginário [-1877.0, 1765.0]
Subportadora  90:  Real: [-1666.0, 1589.0]  Imaginário [-1884.0, 1760.0]
Subportadora  91:  Real: [-1855.0, 1664.0]  Imaginário [-1692.0, 1738.0]
Subportadora  92:  Real: [-1679.0, 1695.0]  Imaginário [-1885.0, 1761.0]
Subportadora  93:  Real: [-1779.0, 1747.0]  Imaginário [-1878.0, 1765.0]
Subportadora  94:  Real: [-1802.0, 1779.0]  Imaginário [-1874.0, 1854.0]
Subportadora  95:  Real: [-1854.0, 1855.0]  Imaginário [-1983.0, 1998.0]
Subportadora  96:  Real: [-1904.0, 1911.0]  Imaginário [-1944.0, 1900.0]
Subportadora  97:  Real: [-1869.0, 1927.0]  Imaginário [-1877.0, 1917.0]
Subportadora  98:  Real: [-1884.0, 1877.0]  Imaginário [-1889.0, 1847.0]
Subportadora  99:  Real: [-1932.0, 2001.0]  Imaginário [-1877.0, 1849.0]
Subportadora 100:  Real: [-2000.0, 2042.0]  Imaginário [-2031.0, 1902.0]
Subportadora 101:  Real: [-2010.0, 1950.0]  Imaginário [-1969.0, 2042.0]
Subportadora 102:  Real: [-1886.0, 1883.0]  Imaginário [-1890.0, 2022.0]
Subportadora 103:  Real: [-1921.0, 1849.0]  Imaginário [-1870.0, 1976.0]
Subportadora 104:  Real: [-1836.0, 1816.0]  Imaginário [-1887.0, 1874.0]
Subportadora 105:  Real: [-1788.0, 1816.0]  Imaginário [-1870.0, 1805.0]
Subportadora 106:  Real: [-1761.0, 1758.0]  Imaginário [-1877.0, 1772.0]
Subportadora 107:  Real: [-1704.0, 1962.0]  Imaginário [-1879.0, 1760.0]
Subportadora 108:  Real: [-1762.0, 1698.0]  Imaginário [-1868.0, 1761.0]
Subportadora 109:  Real: [-1724.0, 1692.0]  Imaginário [-1876.0, 1766.0]
Subportadora 110:  Real: [-1718.0, 1677.0]  Imaginário [-1877.0, 1759.0]
Subportadora 111:  Real: [-1662.0, 1612.0]  Imaginário [-1885.0, 1766.0]
Subportadora 112:  Real: [-1627.0, 1538.0]  Imaginário [-1881.0, 1761.0]
Subportadora 113:  Real: [-1644.0, 1504.0]  Imaginário [-1879.0, 1765.0]
Subportadora 114:  Real: [-1645.0, 1417.0]  Imaginário [-1874.0, 1759.0]
Subportadora 115:  Real: [-1656.0, 1400.0]  Imaginário [-1892.0, 1766.0]
Subportadora 116:  Real: [-1657.0, 1517.0]  Imaginário [-1877.0, 1766.0]
Subportadora 117:  Real: [-1654.0, 1670.0]  Imaginário [-1881.0, 1777.0]
Subportadora 118:  Real: [-771.0, 1954.0]  Imaginário [-972.0, 415.0]
Subportadora 119:  Real: [-398.0, 867.0]  Imaginário [-671.0, 815.0]
Subportadora 120:  Real: [-879.0, 505.0]  Imaginário [-815.0, 951.0]
Subportadora 121:  Real: [-807.0, 503.0]  Imaginário [-351.0, 562.0]
Subportadora 122:  Real: [-327.0, 518.0]  Imaginário [-484.0, 239.0]
Subportadora 123:  Real: [-411.0, 505.0]  Imaginário [-503.0, 244.0]
Subportadora 124:  Real: [-545.0, 506.0]  Imaginário [-618.0, 331.0]
Subportadora 125:  Real: [-1131.0, 999.0]  Imaginário [-967.0, 1869.0]
Subportadora 126:  Real: [-1957.0, 1974.0]  Imaginário [-1948.0, 1932.0]
Subportadora 127:  Real: [-1943.0, 1986.0]  Imaginário [-1956.0, 2015.0]
Subportadora 128:  Real: [-1848.0, 1886.0]  Imaginário [-1898.0, 1872.0]
Subportadora 129:  Real: [-1845.0, 1795.0]  Imaginário [-1861.0, 1885.0]
Subportadora 130:  Real: [-1894.0, 1863.0]  Imaginário [-1890.0, 1868.0]
Subportadora 131:  Real: [-1857.0, 1907.0]  Imaginário [-1859.0, 1818.0]
Subportadora 132:  Real: [-1916.0, 1937.0]  Imaginário [-1892.0, 1896.0]
Subportadora 133:  Real: [-1910.0, 1958.0]  Imaginário [-1935.0, 1846.0]
Subportadora 134:  Real: [-1857.0, 1882.0]  Imaginário [-1929.0, 1900.0]
Subportadora 135:  Real: [-1979.0, 1973.0]  Imaginário [-1899.0, 1962.0]
Subportadora 136:  Real: [-1992.0, 1934.0]  Imaginário [-1933.0, 1982.0]
Subportadora 137:  Real: [-2002.0, 1951.0]  Imaginário [-1965.0, 1960.0]
Subportadora 138:  Real: [-2026.0, 1943.0]  Imaginário [-1953.0, 1993.0]
Subportadora 139:  Real: [-1961.0, 2007.0]  Imaginário [-2046.0, 2036.0]
Subportadora 140:  Real: [-1961.0, 1961.0]  Imaginário [-1976.0, 1992.0]
Subportadora 141:  Real: [-2002.0, 1975.0]  Imaginário [-2022.0, 2018.0]
Subportadora 142:  Real: [-2003.0, 1979.0]  Imaginário [-2018.0, 2024.0]
Subportadora 143:  Real: [-2009.0, 1998.0]  Imaginário [-2001.0, 2016.0]
Subportadora 144:  Real: [-2009.0, 2020.0]  Imaginário [-2035.0, 2029.0]
Subportadora 145:  Real: [-2020.0, 2036.0]  Imaginário [-2042.0, 2044.0]
Subportadora 146:  Real: [-2045.0, 2047.0]  Imaginário [-2044.0, 2042.0]
Subportadora 147:  Real: [-2047.0, 2046.0]  Imaginário [-2045.0, 2046.0]
Subportadora 148:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 149:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 150:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 151:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 152:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 153:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 154:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 155:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 156:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 157:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 158:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 159:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 160:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 161:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 162:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 163:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 164:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 165:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 166:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 167:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 168:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 169:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 170:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 171:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2046.0]
Subportadora 172:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2046.0, 2045.0]
Subportadora 173:  Real: [-2044.0, 2042.0]  Imaginário [-2046.0, 2046.0]
Subportadora 174:  Real: [-2032.0, 2033.0]  Imaginário [-2040.0, 2044.0]
Subportadora 175:  Real: [-2041.0, 2042.0]  Imaginário [-1983.0, 2028.0]
Subportadora 176:  Real: [-2022.0, 2000.0]  Imaginário [-1974.0, 1994.0]
Subportadora 177:  Real: [-1972.0, 1968.0]  Imaginário [-1941.0, 1916.0]
Subportadora 178:  Real: [-1901.0, 1932.0]  Imaginário [-1929.0, 1873.0]
Subportadora 179:  Real: [-1875.0, 1909.0]  Imaginário [-1919.0, 1932.0]
Subportadora 180:  Real: [-1993.0, 1982.0]  Imaginário [-1959.0, 1977.0]
Subportadora 181:  Real: [-2039.0, 2039.0]  Imaginário [-2033.0, 2040.0]
Subportadora 182:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 183:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 184:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 185:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 186:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 187:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 188:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 189:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 190:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 191:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 192:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 193:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 194:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 195:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 196:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 197:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 198:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 199:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 200:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 201:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 202:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2046.0, 2045.0]
Subportadora 203:  Real: [-2047.0, 2044.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 204:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 205:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 206:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 207:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 208:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 209:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 210:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 211:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 212:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 213:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 214:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 215:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2046.0, 2047.0]
Subportadora 216:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2046.0]
Subportadora 217:  Real: [-2045.0, 2045.0]  Imaginário [-2047.0, 2040.0]
Subportadora 218:  Real: [-2027.0, 2046.0]  Imaginário [-2037.0, 2046.0]
Subportadora 219:  Real: [-2024.0, 2029.0]  Imaginário [-2034.0, 2021.0]
Subportadora 220:  Real: [-2025.0, 2037.0]  Imaginário [-2032.0, 2018.0]
Subportadora 221:  Real: [-2044.0, 2042.0]  Imaginário [-2039.0, 2037.0]
Subportadora 222:  Real: [-2046.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 223:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 224:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 225:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 226:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 227:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 228:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 229:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 230:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 231:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 232:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 233:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 234:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 235:  Real: [-2047.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2047.0]
Subportadora 236:  Real: [-2036.0, 2043.0]  Imaginário [-2043.0, 2039.0]
Subportadora 237:  Real: [-2041.0, 2042.0]  Imaginário [-2032.0, 2039.0]
Subportadora 238:  Real: [-2032.0, 2042.0]  Imaginário [-2040.0, 2040.0]
Subportadora 239:  Real: [-2039.0, 2041.0]  Imaginário [-2039.0, 2028.0]
Subportadora 240:  Real: [-2031.0, 2047.0]  Imaginário [-2047.0, 2045.0]
Subportadora 241:  Real: [-2044.0, 2042.0]  Imaginário [-2039.0, 2044.0]
Subportadora 242:  Real: [-2046.0, 2042.0]  Imaginário [-2044.0, 2047.0]
In [14]:
import numpy as np
def plot_intervalos_min_max_subportadoras(min_real, max_real, min_imag, max_imag):
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
  subcarriers = np.arange(1, 243)  # Subportadoras de 1 a 242

  # Plotando os intervalos
  ax.fill_between(subcarriers, min_real, max_real, color='red', alpha=0.3, label='Real')
  ax.fill_between(subcarriers, min_imag, max_imag, color='green', alpha=0.3, label='Imaginário')

  # Configurando o gráfico
  ax.set_title('Intervalos Mínimos e Máximos para cada Subportadora')
  ax.set_xlabel('Subportadora')
  ax.set_ylabel('Valor')
  ax.legend()
  plt.grid()
  plt.show()


plot_intervalos_min_max_subportadoras(min_real, max_real, min_imag, max_imag)
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Ponto importante¶

  • algumas subportadoras tem intervalo bem diferente. Nesses casos talvez seja interessante reescalar o valor para facilitar o gradiente descendente.

  • Subportadora 118: Real: [-771.0, 1954.0] Imaginário [-972.0, 415.0]

  • Subportadora 119: Real: [-398.0, 867.0] Imaginário [-671.0, 815.0]

  • Subportadora 120: Real: [-879.0, 505.0] Imaginário [-815.0, 951.0]

  • Subportadora 121: Real: [-807.0, 503.0] Imaginário [-351.0, 562.0]

  • Subportadora 122: Real: [-327.0, 518.0] Imaginário [-484.0, 239.0]

  • Subportadora 123: Real: [-411.0, 505.0] Imaginário [-503.0, 244.0]

  • Subportadora 124: Real: [-545.0, 506.0] Imaginário [-618.0, 331.0]

  • Subportadora 125: Real: [-1131.0, 999.0] Imaginário [-967.0, 1869.0]

In [ ]:
mpl.rcParams['animation.embed_limit'] = 30 * 1024 * 1024  # 30 MB

def plot_mat(mat_file_name, window_size=1000, step=100, output_dir='./SAIDAS', n_samples=100000):
  if os.path.exists(output_file):
    print(f'Arquivo {output_file} já existe. Pulando...')
    return
  
  with h5py.File(mat_file_name, 'r') as f:
    data = f['csi'][:] 

  file_path_splited = mat_file_name.split('/')
  test = file_path_splited[2]
  environment = file_path_splited[3]
  monitor = file_path_splited[6]
  activity = file_path_splited[8].split('.')[0]
  output_file = f'{output_dir}/02-espectograma_{test}_{environment}_{monitor}_{activity}.mp4'

  matrix = data.T[:n_samples,:]
  amplitude = matrix['real']
  phase = matrix['imag']
  combined = np.sqrt(amplitude**2 + phase**2)

  frames = (len(amplitude) - window_size) // step

  # Configurando a figura
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 6))
  heatmap = ax.imshow(combined[0:window_size].T,
                      aspect='auto', cmap='viridis',
                      origin='lower',
                      extent=[0, window_size, 0, 241])

  ax.set_xlabel('Tempo (janela de amostras)')
  ax.set_ylabel('Subportadoras')
  titulo = f'{test} {environment} {monitor} {activity}'
  title = ax.set_title(titulo)

  # Função de atualização
  def update(frame):
      start = frame * step
      end = start + window_size
      data = combined[start:end].T
      heatmap.set_data(data)
      heatmap.set_extent([start, end, 0, 241])
      return heatmap, title

  # Criando a animação
  ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=frames, interval=100, blit=True)

  ani.save(output_file, writer='ffmpeg', fps=30)
In [16]:
mats = [
  '../Data/fine_grained/Classroom/80MHz/3mo/m2/A/A.mat',
  '../Data/fine_grained/Classroom/80MHz/3mo/m2/B/B.mat',
  '../Data/fine_grained/Classroom/80MHz/3mo/m2/C/C.mat'
]
for mat_file_name in mats:
  plot_mat(mat_file_name, n_samples=40000, window_size=250, step=50, output_dir='./SAIDAS')
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In [17]:
!ffmpeg -y -i SAIDAS/02-espectograma_fine_grained_Classroom_m2_A.mp4 -i SAIDAS/02-espectograma_fine_grained_Classroom_m2_B.mp4 -i SAIDAS/02-espectograma_fine_grained_Classroom_m2_C.mp4 -filter_complex "hstack=inputs=3" SAIDAS/02-espectograma_fine_grained_Classroom_m2_ABC.mp4

ffmpeg version 6.1.1-3ubuntu5+esm2 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developers
  built with gcc 13 (Ubuntu 13.2.0-23ubuntu4)
  configuration: --prefix=/usr --extra-version=3ubuntu5+esm2 --toolchain=hardened --libdir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu --incdir=/usr/include/x86_64-linux-gnu --arch=amd64 --enable-gpl --disable-stripping --disable-omx --enable-gnutls --enable-libaom --enable-libass --enable-libbs2b --enable-libcaca --enable-libcdio --enable-libcodec2 --enable-libdav1d --enable-libflite --enable-libfontconfig --enable-libfreetype --enable-libfribidi --enable-libglslang --enable-libgme --enable-libgsm --enable-libharfbuzz --enable-libmp3lame --enable-libmysofa --enable-libopenjpeg --enable-libopenmpt --enable-libopus --enable-librubberband --enable-libshine --enable-libsnappy --enable-libsoxr --enable-libspeex --enable-libtheora --enable-libtwolame --enable-libvidstab --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwebp --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-libxvid --enable-libzimg --enable-openal --enable-opencl --enable-opengl --disable-sndio --enable-libvpl --disable-libmfx --enable-libdc1394 --enable-libdrm --enable-libiec61883 --enable-chromaprint --enable-frei0r --enable-ladspa --enable-libbluray --enable-libjack --enable-libpulse --enable-librabbitmq --enable-librist --enable-libsrt --enable-libssh --enable-libsvtav1 --enable-libx264 --enable-libzmq --enable-libzvbi --enable-lv2 --enable-sdl2 --enable-libplacebo --enable-librav1e --enable-pocketsphinx --enable-librsvg --enable-libjxl --enable-shared
  WARNING: library configuration mismatch
  avcodec     configuration: --prefix=/usr --extra-version=3ubuntu5+esm2 --toolchain=hardened --libdir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu --incdir=/usr/include/x86_64-linux-gnu --arch=amd64 --enable-gpl --disable-stripping --disable-omx --enable-gnutls --enable-libaom --enable-libass --enable-libbs2b --enable-libcaca --enable-libcdio --enable-libcodec2 --enable-libdav1d --enable-libflite --enable-libfontconfig --enable-libfreetype --enable-libfribidi --enable-libglslang --enable-libgme --enable-libgsm --enable-libharfbuzz --enable-libmp3lame --enable-libmysofa --enable-libopenjpeg --enable-libopenmpt --enable-libopus --enable-librubberband --enable-libshine --enable-libsnappy --enable-libsoxr --enable-libspeex --enable-libtheora --enable-libtwolame --enable-libvidstab --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwebp --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-libxvid --enable-libzimg --enable-openal --enable-opencl --enable-opengl --disable-sndio --enable-libvpl --disable-libmfx --enable-libdc1394 --enable-libdrm --enable-libiec61883 --enable-chromaprint --enable-frei0r --enable-ladspa --enable-libbluray --enable-libjack --enable-libpulse --enable-librabbitmq --enable-librist --enable-libsrt --enable-libssh --enable-libsvtav1 --enable-libx264 --enable-libzmq --enable-libzvbi --enable-lv2 --enable-sdl2 --enable-libplacebo --enable-librav1e --enable-pocketsphinx --enable-librsvg --enable-libjxl --enable-shared --enable-version3 --disable-doc --disable-programs --disable-static --enable-libaribb24 --enable-libopencore_amrnb --enable-libopencore_amrwb --enable-libtesseract --enable-libvo_amrwbenc --enable-libsmbclient
  libavutil      58. 29.100 / 58. 29.100
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Input #1, mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2, from 'SAIDAS/02-espectograma_fine_grained_Classroom_m2_B.mp4':
  Metadata:
    major_brand     : isom
    minor_version   : 512
    compatible_brands: isomiso2avc1mp41
    encoder         : Lavf60.16.100
  Duration: 00:00:26.50, start: 0.000000, bitrate: 414 kb/s
  Stream #1:0[0x1](und): Video: h264 (High) (avc1 / 0x31637661), yuv420p(progressive), 300x600, 411 kb/s, 30 fps, 30 tbr, 15360 tbn (default)
    Metadata:
      handler_name    : VideoHandler
      vendor_id       : [0][0][0][0]
      encoder         : Lavc60.31.102 libx264
Input #2, mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2, from 'SAIDAS/02-espectograma_fine_grained_Classroom_m2_C.mp4':
  Metadata:
    major_brand     : isom
    minor_version   : 512
    compatible_brands: isomiso2avc1mp41
    encoder         : Lavf60.16.100
  Duration: 00:00:26.50, start: 0.000000, bitrate: 568 kb/s
  Stream #2:0[0x1](und): Video: h264 (High) (avc1 / 0x31637661), yuv420p(progressive), 300x600, 566 kb/s, 30 fps, 30 tbr, 15360 tbn (default)
    Metadata:
      handler_name    : VideoHandler
      vendor_id       : [0][0][0][0]
      encoder         : Lavc60.31.102 libx264
Stream mapping:
  Stream #0:0 (h264) -> hstack
  Stream #1:0 (h264) -> hstack
  Stream #2:0 (h264) -> hstack
  hstack:default -> Stream #0:0 (libx264)
Press [q] to stop, [?] for help
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] using cpu capabilities: MMX2 SSE2Fast SSSE3 SSE4.2 AVX FMA3 BMI2 AVX2
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] profile High, level 3.1, 4:2:0, 8-bit
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] 264 - core 164 r3108 31e19f9 - H.264/MPEG-4 AVC codec - Copyleft 2003-2023 - http://www.videolan.org/x264.html - options: cabac=1 ref=3 deblock=1:0:0 analyse=0x3:0x113 me=hex subme=7 psy=1 psy_rd=1.00:0.00 mixed_ref=1 me_range=16 chroma_me=1 trellis=1 8x8dct=1 cqm=0 deadzone=21,11 fast_pskip=1 chroma_qp_offset=-2 threads=19 lookahead_threads=3 sliced_threads=0 nr=0 decimate=1 interlaced=0 bluray_compat=0 constrained_intra=0 bframes=3 b_pyramid=2 b_adapt=1 b_bias=0 direct=1 weightb=1 open_gop=0 weightp=2 keyint=250 keyint_min=25 scenecut=40 intra_refresh=0 rc_lookahead=40 rc=crf mbtree=1 crf=23.0 qcomp=0.60 qpmin=0 qpmax=69 qpstep=4 ip_ratio=1.40 aq=1:1.00
Output #0, mp4, to 'SAIDAS/02-espectograma_fine_grained_Classroom_m2_ABC.mp4':
  Metadata:
    major_brand     : isom
    minor_version   : 512
    compatible_brands: isomiso2avc1mp41
    encoder         : Lavf60.16.100
  Stream #0:0: Video: h264 (avc1 / 0x31637661), yuv420p(progressive), 900x600, q=2-31, 30 fps, 15360 tbn
    Metadata:
      encoder         : Lavc60.31.102 libx264
    Side data:
      cpb: bitrate max/min/avg: 0/0/0 buffer size: 0 vbv_delay: N/A
[out#0/mp4 @ 0x59fd61ed3480] video:4856kB audio:0kB subtitle:0kB other streams:0kB global headers:0kB muxing overhead: 0.204926%
frame=  795 fps=383 q=-1.0 Lsize=    4865kB time=00:00:26.40 bitrate=1509.8kbits/s speed=12.7x    
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] frame I:4     Avg QP:23.16  size: 29728
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] frame P:380   Avg QP:26.81  size:  7779
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] frame B:411   Avg QP:28.22  size:  4614
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] consecutive B-frames:  9.1% 65.9%  0.4% 24.7%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] mb I  I16..4: 51.9% 31.4% 16.7%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] mb P  I16..4: 14.7%  3.8%  1.7%  P16..4: 22.3%  9.0%  2.4%  0.0%  0.0%    skip:46.1%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] mb B  I16..4:  6.0%  0.8%  0.4%  B16..8: 26.1%  7.4%  0.5%  direct: 1.8%  skip:57.0%  L0:52.1% L1:43.0% BI: 4.9%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] 8x8 transform intra:17.0% inter:92.2%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] coded y,uvDC,uvAC intra: 26.0% 90.0% 55.4% inter: 11.4% 21.0% 6.3%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] i16 v,h,dc,p: 93%  4%  0%  2%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] i8 v,h,dc,ddl,ddr,vr,hd,vl,hu: 58% 19% 16%  1%  1%  1%  2%  1%  2%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] i4 v,h,dc,ddl,ddr,vr,hd,vl,hu: 84%  6%  7%  0%  0%  0%  0%  1%  0%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] i8c dc,h,v,p:  9% 11% 73%  7%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] Weighted P-Frames: Y:0.0% UV:0.0%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] ref P L0: 60.2%  9.9% 19.9% 10.0%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] ref B L0: 74.3% 24.5%  1.2%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] ref B L1: 97.9%  2.1%
[libx264 @ 0x59fd61ed4700] kb/s:1500.79

4. Divisão das matrizes em slots e batches¶

  • Cada exemplo contem 50 pacotes. (Parâmetro window_size)
  • São definidos alguns subconjuntos:
    • Proximity: Train_m1, Test_m1, Train_m2, Test_m2, Train_m3, Test_m3.
    • Coarse: Train, Test.
    • Fine grained: Train_m1, Test_m1, Train_m2, Test_m2, Train_m3, Test_m3.

Saída

  • Cada batch é uma 50 × 242. 50 pacotes por 242 subportadoras.
  • Não percebi agregação e nem normalização.

Seleção do dado para cada Slot

  • Os índices não começam em zero e existe um pequeno intervalo ("gap") de amostras entre conjuntos de treino e teste para evitar sobreposição.
  • Além disso, 5 janelas (equivalentes a 5 × 50 amostras) são descartadas no início e no final de cada slot, reduzindo ruídos de borda.
In [18]:
# Essas variáveis estão no código Matlab e definem os intervalos de cada Slot
# A quantidade total de amostras nos arquivos de entrada é fixada em 814 (um "número mágico" pré-definido).
# Os índices dos slots são determinados com base em divisões proporcionais desse valor, criando separações entre treino e teste.
proximity_data = {
  'Task': ["Train_m1", "Test_m1", "Train_m2", "Test_m2", "Train_m3", "Test_m3"],
  'Start': [5, 180, 245, 427, 490, 672],
  'End': [180, 240, 425, 485, 670, 730]
}

coarse_data = {
  'Task': ["Train", "Test"],
  'Start': [5, 242],
  'End': [240, 300]
}

fine_grained = {
  'Task': ["Train_m1", "Test_m1", "Train_m2", "Test_m2", "Train_m3", "Test_m3"],
  'Start': [5, 180, 245, 427, 490, 672],
  'End': [180, 240, 425, 485, 670, 730]    
}
In [19]:
def plot_slots(data, title):
  df = pd.DataFrame(data)
  df['Duration'] = (df['End'] - df['Start'])
  fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 5))
  for i in range(len(df)):
    ax.barh(y=i, width=df['Duration'][i], left=df['Start'][i], height=0.5)

  ax.set_yticks(range(len(df)))
  ax.set_yticklabels(df['Task'])
  ax.set_xlabel('Sample ratio index')
  ax.set_xlim(0, 814)
  ax.invert_yaxis()
  ax.grid(axis='x', linestyle='--')
  plt.title(title)

plot_slots(coarse_data, "Coarse")
plot_slots(proximity_data, "Proximity")
plot_slots(fine_grained, "Fine Grained")
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In [20]:
def summarize_batches(output='SAIDAS/03-batch_summary.csv'):
  if os.path.exists(output):
    return pd.read_csv(output)
  else:
    df_proto = {
      'test': [],
      'environment': [],
      'monitor': [],
      'slot': [],
      'activity': [],
      'shape0': [],
      'shape1': [],
      'file_path': []
    }

    def getShape(mat_file_path):
      data = scipy.io.loadmat(mat_file_path)
      return data['csi_mon'].shape


    file_paths = Path('../Data').rglob('*.mat')

    for file_path in tqdm(sorted(file_paths)):
      file_path = str(file_path)

      if 'Slots' in file_path:
        file_path_splited = file_path.split('/')
        test = file_path_splited[2]
        environment = file_path_splited[3]
        monitor = file_path_splited[6]
        slot = file_path_splited[8]
        activity = file_path_splited[9].split('_')[0]
        shape0, shape1 = getShape(file_path)
        file_path = file_path_splited[10]
        df_proto['test'].append(test)
        df_proto['environment'].append(environment)
        df_proto['monitor'].append(monitor)
        df_proto['slot'].append(slot)
        df_proto['activity'].append(activity)
        df_proto['shape0'].append(shape0)
        df_proto['shape1'].append(shape1)
        df_proto['file_path'].append(file_path)
    df = pd.DataFrame(data)
    df['Duration'] = (df['End'] - df['Start'])
    return df[['Task', 'Start', 'End', 'Duration']].to_csv(output, index=False)
  
batches_summary = summarize_batches()
print(f'Total de batches: {len(batches_summary)}')
batches_summary.head()

Total de batches: 2496403
Out[20]:
test environment monitor slot activity shape0 shape1 file_path
0 coarse Classroom m1 Test A 50 242 batch_0.mat
1 coarse Classroom m1 Test A 50 242 batch_1.mat
2 coarse Classroom m1 Test A 50 242 batch_10.mat
3 coarse Classroom m1 Test A 50 242 batch_100.mat
4 coarse Classroom m1 Test A 50 242 batch_101.mat
In [21]:
n_pacotes_original = mat_summary['shape1'].sum()
n_pacotes_apos_batches = batches_summary['shape0'].sum()

print(f"Pacotes originais: {n_pacotes_original}")
print(f"Pacotes após batches: {n_pacotes_apos_batches}")
print(f'Diferença: {n_pacotes_original - n_pacotes_apos_batches} pacotes')
print(f'O número de pacotes do batches correspondem a {n_pacotes_apos_batches / n_pacotes_original * 100:.2f}% do número de pacotes originais')

Pacotes originais: 218927963
Pacotes após batches: 124820150
Diferença: 94107813 pacotes
O número de pacotes do batches correspondem a 57.01% do número de pacotes originais
In [22]:
def plot_resumo_processamento_batches():
  percentual = n_pacotes_apos_batches / n_pacotes_original * 100

  labels = ['Pacotes Originais', 'Pacotes Após Batches']
  values = [n_pacotes_original, n_pacotes_apos_batches]
  colors = ['#4CAF50', '#2196F3']

  # Plot
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
  bars = ax.barh(labels, values, color=colors)

  # Adiciona os valores nos gráficos
  for i, bar in enumerate(bars):
      width = bar.get_width()
      if i == 1:  # para "Pacotes Após Batches"
          texto = f'{width:,}\n({percentual:.2f}%)'
      else:
          texto = f'{width:,}'
      ax.text(width + 5e6, bar.get_y() + bar.get_height() / 2, texto, va='center', fontsize=10)

  # Título e eixos
  ax.set_xlabel('Número de Pacotes')
  ax.set_title('Resumo do Processamento de Pacotes')
  plt.xlim(0, 240_000_000)
  plt.tight_layout()

plot_resumo_processamento_batches()
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5. Criando os CSVs¶

A geração de CSV é realizada utilizando script em python que estão no diretório SiMWiSense/Python_code/ Este script é bastante rápido, com execução praticamente instantânea.

Principais observações:

  • Os arquivos CSV gerados contêm duas colunas: filename e label.
  • A geração dos arquivos respeita a divisão em batches e slots feita no passo anterior.
  • Não parece haver qualquer tipo de normalização nos valores gerados.
In [2]:
def summarize_csvs(output='SAIDAS/04-csv_summary.csv'):
  if os.path.exists(output):
    return pd.read_csv(output)
  else:
    
    def add_shape(row_csv_df, base_folder):
      mat_file_path = row_csv_df['filename']
      data = scipy.io.loadmat(f'{base_folder}/{mat_file_path}')
      row_csv_df['nr_packets'], row_csv_df['nr_subcarriers'] = data['csi_mon'].shape                     
      return row_csv_df


    df_all = pd.DataFrame({
      'test': [],
      'environment': [],
      'monitor': [],
      'slot': [],
      'csv_file_path': [], 
      'filename': [],
      'label':  [],
      'nr_packets': [],
      'nr_subcarriers': []
    })

    file_paths = Path('../Data').rglob('*.csv')

    for file_path in tqdm(sorted(file_paths)):
      # print(f'Processing {file_path}')
      file_path = str(file_path)
      df = pd.read_csv(file_path)
      base_folder = os.path.dirname(file_path)
      df = df.apply(add_shape, axis=1, base_folder=base_folder)
      file_path_splited = file_path.split('/')
      test = file_path_splited[2]
      environment = file_path_splited[3]
      monitor = file_path_splited[6]
      slot = file_path_splited[8]
      df['test'] = test
      df['environment'] = environment
      df['monitor'] = monitor
      df['slot'] = slot 
      df['csv_file_path'] = file_path
      df = df[['test', 'environment', 'monitor', 'slot', 'csv_file_path', 'filename', 'label', 'nr_packets', 'nr_subcarriers']]
      df_all = pd.concat([df_all, df], ignore_index=True)

    # para anotar se faz parte do conjunto de validação
    df_all['set'] = df_all['csv_file_path'].apply(lambda x: 'val' if 'val' in x else ('test' if 'test' in x else 'train'))

    df_all.to_csv(output, index=False)
    return df_all
  
csv_summary = summarize_csvs()
csv_summary.head()
Out[2]:
test environment monitor slot csv_file_path filename label nr_packets nr_subcarriers set
0 coarse Classroom m1 Test ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/Slots/Te... C_batch/batch_278.mat C 50.0 242.0 test
1 coarse Classroom m1 Test ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/Slots/Te... C_batch/batch_533.mat C 50.0 242.0 test
2 coarse Classroom m1 Test ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/Slots/Te... C_batch/batch_350.mat C 50.0 242.0 test
3 coarse Classroom m1 Test ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/Slots/Te... C_batch/batch_57.mat C 50.0 242.0 test
4 coarse Classroom m1 Test ../Data/coarse/Classroom/80MHz/3mo/m1/Slots/Te... C_batch/batch_532.mat C 50.0 242.0 test
In [24]:
n_pacotes_csvs = csv_summary['nr_packets'].sum()

print(f"Pacotes originais: {n_pacotes_original}")
print(f"Pacotes após batches: {n_pacotes_apos_batches}")
print(f"Pacotes após csvs: {n_pacotes_csvs}")

print(f'Diferença: {n_pacotes_apos_batches - n_pacotes_csvs} pacotes com o passo anterio')

Pacotes originais: 218927963
Pacotes após batches: 124820150
Pacotes após csvs: 124820150.0
Diferença: 0.0 pacotes com o passo anterio
In [25]:
def plot_dist(df, column_to_count, title, sort_ascending=False):
  total = len(df)

  if sort_ascending:
    order = df[column_to_count].sort_values().unique()
  else:
    order = df[column_to_count].value_counts().index


  ax = sns.countplot(x=column_to_count, data=df, order=order)

  # Adiciona os percentuais acima de cada barra
  for p in ax.patches:
      count = p.get_height()
      percentage = f'{100 * count / total:.1f}%'
      ax.text(p.get_x() + p.get_width() / 2., count + 0.5, percentage,
              ha='center', va='bottom', fontsize=10)

  plt.title(title)
  plt.xlabel(column_to_count)
  plt.ylabel('Count')
  plt.xticks(rotation=45)
  plt.tight_layout()
  plt.show()
In [26]:
tests = ['coarse', 'proximity', 'fine_grained']
environments = ['Classroom', 'Office']

for test in tests:
  for environment in environments:
    subset = csv_summary.loc[(csv_summary['test'] == test) & (csv_summary['environment'] == environment)]
    title = f'{test} {environment} SET Distribution'
    plot_dist(subset, 'set', title)
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In [27]:
tests = ['coarse', 'proximity', 'fine_grained']
environments = ['Classroom', 'Office']

for test in tests:
  for environment in environments:
    subset = csv_summary.loc[(csv_summary['test'] == test) & (csv_summary['environment'] == environment)]
    sets = subset['set'].unique()
    for sset in sets:
      subset_set = subset[subset['set'] == sset]
      title = f'{test} {environment} {sset} Distribution'
      plot_dist(subset_set, 'label', title, sort_ascending=True)
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Bias no dataset¶

  • As ativadades não estão balanceadas no classroom.
  • Possível problema: Quando ele justifica a melhor performance do modelo treinado no Classroom e avaliado no Office, esse desbalanceamento pode fazer o modelo treinado no Classroom performar pior no Office de maneira artificial e não clara no texto. Figure 15 Performance of FREL in simultaneous activity sensing with new untrained environments

image.png

6. Exemplos de amostras¶

In [28]:
# Exemplo dos csvs gerados
csv_path = '../Data/proximity/Classroom/80MHz/3mo/m1/Slots/Train_m1/train_set.csv'
df = pd.read_csv(csv_path)
df.sample(n=10)
Out[28]:
filename label
23695 B_batch/batch_2152.mat B
33095 H_batch/batch_1054.mat H
18136 T_batch/batch_511.mat T
33726 H_batch/batch_1517.mat H
30698 S_batch/batch_1184.mat S
6981 R_batch/batch_933.mat R
802 O_batch/batch_1825.mat O
8053 R_batch/batch_1660.mat R
29128 A_batch/batch_4261.mat A
42076 D_batch/batch_2459.mat D
In [29]:
labels = sorted(csv_summary['label'].unique().tolist())
num_rows = len(labels)
num_cols = 5


largura_pixels = num_cols * 275
altura_pixels = num_rows * 80
dpi = 100 

figsize = (largura_pixels / dpi, altura_pixels / dpi)

fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False)

row_index, col_index = 0, 0

for row_index in range(num_rows):
  sample_indexes = csv_summary[csv_summary['label'] == labels[row_index]].sample(num_cols).index
  for col_index in range(num_cols):
    sample_index = sample_indexes[col_index]
    csv_path = csv_summary.loc[sample_index]['csv_file_path']
    sample_file_path = csv_summary.loc[sample_index]['filename']
    base_folder = os.path.dirname(csv_path)
    sample_file_path = os.path.join(base_folder, sample_file_path)
    data = scipy.io.loadmat(sample_file_path)['csi_mon']

    real_part = np.real(data)
    imag_part = np.imag(data)
    real_part_norm = (real_part - real_part.min()) / (real_part.max() - real_part.min())
    imag_part_norm = (imag_part - imag_part.min()) / (imag_part.max() - imag_part.min())

    h, w = real_part.shape  # altura e largura
    rgb_image = np.zeros((h, w, 3))

    rgb_image[..., 0] = real_part_norm  # Red
    rgb_image[..., 1] = imag_part_norm  # Green
    rgb_image[..., 2] = (real_part_norm * imag_part_norm)**0.00001


    axes[row_index][col_index].imshow(rgb_image, cmap='viridis')
    # axes[row_index][col_index].axis('off')  
    if col_index == 0:
      axes[row_index][col_index].set_ylabel(labels[row_index], rotation=0, labelpad=50, va='center', ha='right', fontsize=12)

  # plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0) 
  plt.tight_layout()
  plt.suptitle(f'Amostras de matrizes (50,242)')
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t-SNE¶

In [3]:
def plot_tsne_activities_by_test_environment_monitor_slot(csv_summary, test, environment, monitor, slot, set_set, subsample=None, seed=42, perplexity=30):
  output_file = f'SAIDAS/05-tsne_activities_by_{test}_{environment}_{monitor}_{slot}_{set_set}.png'
  if os.path.exists(output_file):
    img = plt.imread(output_file)
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    return
  
  subset = csv_summary.loc[
    (csv_summary['test'] == test)
    &(csv_summary['environment'] == environment)
    &(csv_summary['set'] == set_set)
    &(csv_summary['monitor'] == monitor)
    &(csv_summary['slot'] == slot)
  ]

  if subsample is not None:
    subset = subset.sample(n=subsample, random_state=seed)

  X = np.zeros((len(subset), 50 * 242 *2))

  for i in range(len(subset)):
    csv_path = subset.iloc[i]['csv_file_path']
    sample_file_path = subset.iloc[i]['filename']
    base_folder = os.path.dirname(csv_path)
    sample_file_path = os.path.join(base_folder, sample_file_path)
    data = scipy.io.loadmat(sample_file_path)['csi_mon']
    real_part = np.real(data)
    imag_part = np.imag(data)
    X[i] = np.concatenate((real_part.flatten(), imag_part.flatten()))

  X = X.astype(np.float32)
  labels = subset['label'].tolist()

  label_encoder = LabelEncoder()
  numeric_labels = label_encoder.fit_transform(labels)
  class_names = label_encoder.classes_

  colormap = 'tab20' if len(labels) > 10 else 'tab10'


  tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=perplexity, random_state=42)
  X_embedded = tsne.fit_transform(X)
  plt.figure(figsize=(8,6))
  plt.scatter(X_embedded[:, 0], X_embedded[:, 1], c=numeric_labels, cmap=colormap, s=5)
  plt.title(f't-SNE test: {test}, environment: {environment}, monitor: {monitor}, slot: {slot}, set: {set_set}')
  plt.xlabel('t-SNE Component 1')
  plt.ylabel('t-SNE Component 2')
  plt.grid(True)
  plt.tight_layout()

  plt.legend(handles=[plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label=class_name, markersize=5, markerfacecolor=plt.cm.tab10(i)) for i, class_name in enumerate(class_names)], loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.15, 1))

  plt.savefig(output_file, dpi=300, bbox_inches='tight')
  plt.show()
In [4]:
def plot_tsne_monitor_by_label_test_environment_slot(csv_summary, test, environment, slot, set_set, subsample=None, seed=42, perplexity=30, label='A'):
  output_file = f'SAIDAS/05-tsne_monitor_by_{label}_{test}_{environment}_{slot}_{set_set}.png'
  if os.path.exists(output_file):
    img = plt.imread(output_file)
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    return
  
  subset = csv_summary.loc[
    (csv_summary['test'] == test)
    &(csv_summary['label'] == label)
    &(csv_summary['environment'] == environment)
    &(csv_summary['set'] == set_set)
    &(csv_summary['slot'] == slot)
  ]

  if subsample is not None:
    subset = subset.sample(n=subsample, random_state=seed)

  X = np.zeros((len(subset), 50 * 242 *2))

  for i in range(len(subset)):
    csv_path = subset.iloc[i]['csv_file_path']
    sample_file_path = subset.iloc[i]['filename']
    base_folder = os.path.dirname(csv_path)
    sample_file_path = os.path.join(base_folder, sample_file_path)
    data = scipy.io.loadmat(sample_file_path)['csi_mon']
    real_part = np.real(data)
    imag_part = np.imag(data)
    X[i] = np.concatenate((real_part.flatten(), imag_part.flatten()))

  X = X.astype(np.float32)

  labels = subset['monitor'].tolist()

  label_encoder = LabelEncoder()
  numeric_labels = label_encoder.fit_transform(labels)
  class_names = label_encoder.classes_

  colormap = 'tab20' if len(labels) > 10 else 'tab10'

  tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=perplexity, random_state=42)
  X_embedded = tsne.fit_transform(X)
  plt.figure(figsize=(8,6))
  plt.scatter(X_embedded[:, 0], X_embedded[:, 1], c=numeric_labels, cmap=colormap, s=5)
  plt.title(f't-SNE label: {label} test: {test}, environment: {environment}, slot: {slot}, set: {set_set}')
  plt.xlabel('t-SNE Component 1')
  plt.ylabel('t-SNE Component 2')
  plt.grid(True)
  plt.tight_layout()

  plt.legend(handles=[plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', label=class_name, markersize=5, markerfacecolor=plt.cm.tab10(i)) for i, class_name in enumerate(class_names)], loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.15, 1))

  plt.savefig(output_file, dpi=300, bbox_inches='tight')
  plt.show()
In [ ]:
csv_summary_activities_subsets = csv_summary.loc[csv_summary['set'] == 'test'][['test', 'environment', 'monitor', 'slot']].drop_duplicates()

for _, row in csv_summary_activities_subsets.iterrows():
  test = row['test']
  environment = row['environment']
  monitor = row['monitor']
  slot = row['slot']
  set_set = 'test'
  plot_tsne_activities_by_test_environment_monitor_slot(csv_summary, test, environment, monitor, slot, set_set, perplexity=100)



csv_summary_activityA_subsets = csv_summary.loc[(csv_summary['set'] == 'test') & (csv_summary['label'] == 'A')][['test', 'environment', 'slot']].drop_duplicates()


for _, row in csv_summary_activityA_subsets.iterrows():
  label = 'A'
  test = row['test']
  environment = row['environment']
  slot = row['slot']
  set_set = 'test'
  plot_tsne_monitor_by_label_test_environment_slot(csv_summary, test, environment, slot, set_set, perplexity=100)
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